Elementos Finitos y B-Splines en Problemas Elípticos Semilineales Pedro C. Espinoza Haro Universidad de Lima Facultad de Ingeniería.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Sistema en Diferencias Finitas
Advertisements

Programa de Análisis Numérico
Problemas del Teorema de Rolle
Recursión y Relaciones de Recurrencia
Clasificación de las ecuaciones
UPC Tema: ESPACIO VECTORIAL Rn
Diferenciación e Integración Numérica
CLARITA NESSIM MAPA CONCEPTUAL FUNCIONES MATEMATICAS.
INTEGRACIÓN.
CLARITA NESSIM MAPA CONCEPTUAL FUNCIONES MATEMATICAS.
FUNCIONES.
Curvas y superficies en 2D y 3D
Expresión de un problema de programación lineal Aplicaciones de la programación lineal Soluciones de un problema lineal Resolución gráfica de un problema.
ANÁLISIS DE ESTABILIDAD
7. FUNCIONES Y GRAFICAS Definiciones
Problemas de Valores en la Frontera en Coordenadas Rectangulares
3. Métodos de resolución Ecuaciones algebraicas lineales
Espacios de dimensión infinita
Sistemas de Ecuaciones Diferenciales Lineales
Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
Métodos Numéricos por Interpolación
CÁLCULO DIFERENCIAL.
Estructuras matemáticas del método de elementos finitos
ECUACIONES CUÁDRATICAS RACIONALES
INTERPOLACION POR SPLINE
DEFINICIONES Y TERMINOLOGÍA
MÉTODOS NUMÉRICOS Raíces de ecuaciones
UNIVERSIDAD DE PANAMÁ FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS DEPARTAMENTO DE MATEMATICA COLOQUIOS MATEMÁTICOS OPERADORES EN ESPACIOS DE HILBERT. REPRESENTACION.
Fundamentos de Programación Matemática y Casos de Estudio en Economía.
Fundamentos Matemáticos del Método de los Elementos Finitos
Introducción al Método de los Elementos Finitos
Operaciones con Polinomios
Universidad de los Andes-CODENSA
Curvas y superficies en 2D y 3D
Introducción a Funciones de una variable
Interpolación y aproximación polinomial
Tema 6: Modelado de sistemas distribuidos
Tópicos Especiales en Computación Numérica
Optimización para Ingenieros
CC30A Algoritmos y Estructuras de Datos
FUNCIONES. FUNCIONES ELEMENTALES.
METODOS DE INTERPOLACIÓN.
Formas de representación
APROXIMACIÓN INTERPOLACIÓN Y REGRESIÓN. INTERPOLACIÓNREGRESIÓN.
1.Principios de variable compleja 2.Análisis de Fourier 3.Ecuaciones diferenciales ordinarias de segundo orden.
UNAMESH: Un Sistema Experimental para Generar Mallas no Estructuradas en Regiones Planas Irregulares Luis Carlos Velázquez Guerrero Pablo Barrera Sanchez.
Interpolación y aproximación polinomial
Optimización, Ajuste de Curvas
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Facultad de Ingeniería Eléctrica.
Amplificador con BJT Análisis de pequeña señal
INAOE CURSO PROPEDEUTICO PARA LA MAESTRIA EN ELECTRONICA
Inecuaciones en los Reales
UPC TÓPICOS DE MÁTEMATICA 1 MA112 EPE-SISTEMAS UNIDAD 3
Ecuaciones diferenciales
Ing. Antonio Crivillero
1 Análisis Matemático II Presentaciones en el Aula TEMA 3 Otras herramientas para la resolución de EDO Autor: Gustavo Lores 2015 Facultad de Ingeniería.
FUNCIONES POLINÓMICAS Y RACIONALES. INTERPOLACIÓN.
6. Sistemas de ecuaciones diferenciales lineales
Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS, TECNOLOGIA E INGENIERIA SEPTIEMBRE.
Unidad I. Fundamentos de Optimización
ESPACIOS Y SUBESPACIOS LINEALES, COMBINACIÓN LINEAL, BASE Y DIMENSIÓN ELABORADO POR: DR. CARLOS RAÚL SANDOVAL ALVARADO AGOSTO/2015 ESPACIOS Y SUBESPACIOS.
Tema 7: Integración numérica
para Ingenieros Químicos
TEMA 2 INTEGRAL DE RIEMANN.
MATEMÁTICA BÁSICA UNIDAD III NÚMEROS REALES Y RELACIONES BINARIAS EN R.
BIENVENIDO AL CURSO DE TEMAS SELECTOS DE MATEMÁTICAS PROFRA: L.A.F. JESSICA PAREDES SILVA.
FUNCIONES. FUNCIONES REALES DE VARIABLE REAL UNA FUNCIÓN f REAL DE VARIABLE REAL, es una correspondencia entre dos conjuntos reales A y B, que asocia.
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ Facultad de Ingeniería de Sistemas Computacionales Programa de Lic. en Informática Educativa Computación.
Ecuaciones Diferenciales Parciales
 Una ecuación de segundo grado [1] [2] o ecuación cuadrática de una variable es una ecuación que tiene la forma de una suma algebraica de términos cuyo.
Transcripción de la presentación:

Elementos Finitos y B-Splines en Problemas Elípticos Semilineales Pedro C. Espinoza Haro Universidad de Lima Facultad de Ingeniería de Sistemas Lima - Perú

Introducción En el curso de Gráficos por Computadora, de la Facultad de Ingeniería de Sistemas, de la Universidad de Lima, se desarrollan, entre otros temas, los fundamentos matemáticos, los algoritmos y códigos de las curvas de Bezier y de la curvas con B-Splines, para explicar las tecnologías inherentes al CAD, CAGD entre otros. Klaus Höllig [2] “Finite Element Methods whit B- Splines” SIAM, Frontiers in Appl. Matah

En este trabajo se explora por los métodos de Elementos Finitos (EF) y los B-Splines (BS) la solución aproximada del problema de Dirichlet, (1) donde la función f(s) es: a) Localmente Lipchitziana, con un número finito de ceros singulares:

b) Tiene la condición del área positiva, es decir la función es positiva en y la integral sobre los intervalos: …..etc. son positivas.

1. Polinomios interpolantes de una variable. Bases: polinomios de Lagrange. En el caso unidimensional, los análogos discretos obtenidos mediante EF lineales y BS de orden k=2, son exactamente los mismos y se muestra la existencia de la solución para este caso. Para los EF cuadráticos y los BS de orden k=3, los modelos discretos cambian radicalmente. Se explora estos últimos casos. También para regiones en el plano.

Ejemplo 2 Para tres nodos, los polinomios (base) de Lagrange son:

1.2 Para cada sucesión de nodos, se tiene los polinomios de Lagrange:

2. Elementos Finitos Unidimensionales 2.1 Base: dado un h>0, se definen:

2.2 Base del espacio de Elementos Finitos cuadráticos

3. Elementos Finitos Bidimensionales Rectangulares 3.1 Los nodos son el producto cartesiano de los de una dimensión con La base de los EF asociados a estos nodos es El espacio de polinomios es el producto tensorial

Elementos Finitos bidimensionales rectangulares

4. Funciones B-Spline de orden k, de una variable 4.1 Son funciones formadas por trozos de polinomios de un mismo grado, continuamente acopladas y definidas a partir de un conjunto de números reales o nodos:

5. B-Splines Bidimensionales de orden k=3 Mallado es el producto cartesiano de las mallas unidimensionales: B_Splines bidimensionales asociada a estos nodos

El espacio de las funciones B_Spline generado por esta base será el producto tensorial y su dimensión

6. Problema de frontera Eíptico Semilineal La forma débil del problema (1) es (2) La aproximación de la solución débil de (2) por EF o BS, se hace con un espacio aprox

Donde se busca un que satisfaga la ecuación (3) Elegida una base del espacio aproximante, el problema (3) se reduce a resolver el siguiente sistema de ecuaciones (Análogo discreto de (1)) (4)

es un vector n-dimensional cuya k-ésima componente es: El análogo discreto (4) es mucho más complejo que el análogo discreto obtenido por diferencias finitas Espinoza( [5] ). Los métodos empleados para el análisis de un análogo discreto dependen de f(s) y de la discretización elegida.

El análogo discreto de (4) por Diferencias Finitas, estudiado por Peitgen, Saupe y Schmitt ([8]) en el contexto de las teorías del Grado Topológico y de las Bifurcaciones Globales. Diferencias finitas, Métodos Variacionales puede verse en Espinoza ([5]). El análogo discreto por Elementos Finitos es abordado por Glowinski ([7]) haciendo uso de métodos Variacionales cuando f es una función no decreciente y que se anula en 0.

Ciarlet, Schultz y Varga ([3]) emplean la teoría de Operadores Monótonos, pero cuando f tiene derivada cont. con constantes de Lipschitzianidad que dependen del primer autovalor del operador Laplaciano. En este trabajo, A es una M-Matriz y se se hace uso de los Métodos Variacionales para estudiar la existencia de la soluciones de (4), determinando que existen soluciones con componentes estrictamente positivas y con máximo valor en cada intervalo abierto.

Proposición 1.7 Sea f como en (1) y Entonces toda solución x de (4) tiene componentes positivas y está en

BIBLIOGRAFIA: [1] A. Ambrosetti y P- Hess. “Positive solutions of Asymptotically linear elliptic eigenvalue problems". Math. Anal. Appl. 73 (1980) [2] AK. J. Brown y H. Budin. “On the existence of positive solutions for a class of semi linear elliptic boundary value problems” SIAM J. Math Anal. Vol. 10, Nº 5, (1979) [3] P.G. Ciarlet, M. H. Schultz y R.S. Varga “Numerical Methods of High-Order accuracy for Non Linear Boundary Value Problems#. Numer. Math 13 (1969) [4] E.N. Dancer y K. Schimitt. “On positive solutions of semilinear elliptic equations” (Pre-print).

[5] P.C. Espinoza Positive-ordered solutions of a discrete analogue of a nonlinear elliptic eigenvalue problems, SIAMJ. Numer. Anal. Vol. 31, N°3 (1994) [6] D.G. de Figueiredo “On the uniquenes of positives solutions of the Dirichlet problem for se Nonl. Partial Diff. Equations and Appl. Vol 7 (1989) p.p H. Brezzis and J. Lions (editors) Pitman London [7] R.Glowinski “Numerical Method for Non Linear Variational Problems “Springer-Verlag, 1984.

[8]H. O. Peitgen, D. Saupe y K. Schmitt “ Nonlinear elliptic boundary problems versus their finite aproximation: numerically irrelevant solutions” J. Reine Angew Mathematik 322 (1981) [ 9] J.Sshroder “M-matrices and generalizations using and operator theory approach” SIAM Review 20(1978) [10] ] R.S. Varga “Matirk iterative Analysis” Engle wood Cliffs. New Jersey 1962.